第7章 SPSS卡方检验与顾客忠诚度分析
统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总（第五版）
统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总（第五版）第⼀章练习题答案1、SPSS的中⽂全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决⽅案）英⽂全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗⼝是数据编辑器窗⼝和结果查看器窗⼝。
数据编辑器窗⼝的主要功能是定义SPSS数据的结构、录⼊编辑和管理待分析的数据；结果查看器窗⼝的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：SPSS运⾏时可同时打开多个数据编辑器窗⼝。
每个数据编辑器窗⼝分别显⽰不同的数据集合（简称数据集）。
活动数据集：其中只有⼀个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进⾏分析。
4、SPSS的三种基本运⾏⽅式：完全窗⼝菜单⽅式、程序运⾏⽅式、混合运⾏⽅式。
完全窗⼝菜单⽅式：是指在使⽤SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输⼊对话框等⽅式来完成，是⼀种最常见和最普遍的使⽤⽅式，最⼤优点是简洁和直观。
程序运⾏⽅式：是指在使⽤SPSS的过程中，统计分析⼈员根据⾃⼰的需要，⼿⼯编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序⼀次性提交给计算机执⾏。
该⽅式适⽤于⼤规模的统计分析⼯作。
混合运⾏⽅式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗⼝中的SPSS数据⽂件的扩展名.spv是结果查看器窗⼝中的SPSS分析结果⽂件的扩展名.sps是语法窗⼝中的SPSS程序6、SPSS的数据加⼯和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按⼀定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有⼀定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
SPSS-顾客满意度调查指标设计和分析应用
SPSS-顾客满意度调查指标设计和分析应用篇一：SPSS-顾客满意度调查指标设计和分析应用顾客满意度调查的指标设计与分析应用提要：本文针对当前顾客满意度调查中存在的两个难点：指标设计和分析应用提出解决的方法和措施。
在明确调查的目标和内容的前提下，论述了指标设计的步骤和环节，说明了相关分析、因子分析等统计分析方法的在满意度分析中的具体应用模型，提出忠诚度分析与满意度分析相结合的一些分析方法，提高了满意度分析的科学性和实用性。
一、顾客满意度调查近几年来，顾客满意度成为许多公司和机构进行市场调查的一个重要方面。
随着消费者对产品满足自身期望的需求日益强烈，在面临的市场竞争压力日益增大的情况下，公司和机构必须能够站在顾客的角度考虑产品和服务的各项问题。
从成本利润上来计算，顾客满意度、顾客保留率和利润率之间有着密切的联系。
有关部门调查结果显示：获得一个新顾客的成本是保持一个满意顾客的成本的5倍。
而对于公共服务部门的组织来说，顾客满意度本身就是成功的尺度。
虽然达到顾客满意度已成为许多公司和组织的主要营运目标，他们投入大量人力物力进行满意度方面的调查，然而由于对于满意度指标把握的不准确和分析方法的贫乏，结果却难以得到关于改进产品和服务，提高顾客满意度的有价值的结论。
满意度指标确定和分析应用已成为进行顾客满意度调查的关键和难点。
二、满意度调查的目标和内容为便于我们理清和把握满意度调查的这两个方面，我们有必要先明确顾客满意度调研的目标和分类。
调查的核心是确定产品和服务在多大程度上满足了顾客的欲望和需求。
就其调研目标来说，应该达到以下四个目标：1、确定导致顾客满意的关键绩效因素；2、评估公司的满意度指标及主要竞争者的满意度指标；3、判断轻重缓急，采取正确行动；4、控制全过程。
就调查的内容来说，又可分为顾客感受调查和市场地位调查两部分。
顾客感受调查只针对公司自己的顾客，操作简便。
主要测量顾客对产品或服务的满意程度，比较公司表现与顾客预期之间的差距，为基本措施的改善提供依据。
SPSS卡方检验具体操作
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二、确切概率法：指定频数计算
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二、确切概率法：概率计算方法选择
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二、确切概率法：统计方法选择
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二、确切概率法：结果解读
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二、确切概率法：这么计算对吗？
SPSS进行卡方检验具体操作 ——SPSS在医学统计中的应用
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定性资料的统计分析 行×列表分析
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定性资料的统计分析
主要内容
一、四格表卡方检验 二、确切概率的计算 三、配对卡方检验 四、分层卡方检验
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定性资料的统计分析
统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
包括： 参数估计: 运用统计学原理，用从样本计算出来的统计指
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三、配对卡方检验：统计结果2
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四、分层卡方检验：实例
实例：国外某病例对照研究调查口服避孕 药与心肌梗死的情况，考虑到年龄是一个 可能混杂的因素，故也将其纳入调查，结 果如下：
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病例 对照 合计
年龄<40
服用OC
未服OC
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四、分层卡方检验：结果解读（二）
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四、分层卡方检验：结果解读（三）
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结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小， 否则就会导致分析的偏倚。
一般认为行列表中不宜有1/5以上的理论频 数小于5或有一个理念频数小于1。
《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第7章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第7章SPSS的非参数检验1、为分析不同年龄段人群对某商品满意程度的异同，进行随机调查收集到以下数据：满意程度年龄段青年中年老年很不满意126 297 156不满意306 498 349满意88 61 75很满意27 17 44请选择恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据，分析不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。
卡方检验步骤：（1）数据→加权个案→对“人数”加权→确定（2）分析→描述统计→交叉表格→行：满意度;列：年龄→Statistics→如图选择→确定满意程度 * 年龄交叉表计数年龄总计青年中年老年满意程度很不满意126 297 156 579 不满意306 498 349 1153满意88 61 75 224很满意27 17 44 88 总计547 873 624 2044卡方检验值自由度渐近显著性（双向）皮尔逊卡方66.990a 6 .000似然比(L) 68.150 6 .000线性关联.008 1 .930McNemar-Bowker 检验. . .b有效个案数2044a. 0 个单元格 (0.0%) 具有的预期计数少于 5。
最小预期计数为 23.55。
b. 仅为 PxP 表格计算（其中 P 必须大于 1）。
因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，不同年龄度对该商品满意程度不一致。
2、利用第2章第7题数据，选择恰当的非参数检验方法，分析本次存款金额的总体分布与正态分布是否存在显著差异。
分析→非参数检验→旧对话框→1-样本-K—S…→选择相关项：本次存款金额[A5] →确定结果如下：单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验本次存款金额数字282正态参数a,b平均值4738.09标准偏差10945.569最极端差分绝对.333正.292负-.333检验统计.333渐近显著性（双尾）.000ca. 检验分布是正态分布。
卡方检验及SPSS分析
❖ 枚举格式：
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交叉表（Crosstabs）过程
❖ Crosstabs过程用于对分类资料和有序分类资料进行 统计描述和统计推断。
❖该过程可以产生2维至n 维列联表，并计算相应的百 分数指标。
❖ 统计推断包括了常用的x2检验、Kappa值，分层X2 （X2M-H），以及四格表资料的确切概率（Fisher’s Exact Test）值。
阴性数(b)； ④乳胶凝集法为阳性，免疫荧光法为
阴性数(c)。
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其中，a, d 为两法观察结果一致的两种情况， b, c为两法观察结果不一致的两种情况。
检验统计量为
2 (b c)2 ,2 bc
,
=1
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算X2M-H统计量、X2CMH，可在下方输出H0假设的OR 值，默认为1。
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Crosstabs过程祥解
❖界面说明 ➢ 单元格（Cells）子对话框：用于定义列联表单元格
中需要计算的指标。 -Counts复选框：是否输出实际观察数（Observed）
和理论频数（Expected） -Percentages复选框：是否输出行百分数（Row）、
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表7-3 两种方法的检测结果
免 疫 荧 光 法
乳 胶 凝 集 法
＋
－
合 计
＋
11（ a）
12（ b） 23
－
2（ c）
33（ d） 35
合 计
13
45
58
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上述配对设计实验中，就每个对子而言， 两种处理的结果不外乎有四种可能:
07用SPSS进行卡方检验
③单击
，打开图6-5所示对话框，选中“卡方”，
单击
，返回图6-4所示对话框，再单击
，输出
表6-2和表6-3所示结果。
图6-4 行×列分析对话框
图6-5选择统计方法（卡方检验） 对话框
表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果
表6-3 2 检验结果表
3.结果说明
表6-2 灭螨剂A和灭螨剂B杀灭大蜂螨效果
图6-2 例6.1数据输入格式
2. 统计分析 (1)简明分析步骤
数据 → 加权个案 加权个案 频率变量：计数 确定
分析→描述统计→交叉表 行：组别 列：效果 统计量： √ 卡方 继续 确定
频率变量为计数
行变量 列变量 要求进行卡方检验
（2）分析过程说明 ①单击“数据 → 加权个案 ”，打开图6-3对话框，选中
总和
34
46
80
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”窗口，分别命名3个变量：“组别”、“效果” 和“计数”。“组别”和“效果”两变量的类型选择为 “字符串”，变量“计数”小数位数定义为0，如图6-1。
图6-1 例6.1资料的变量命名
(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数据 视窗”界面，按图6-2格式输入数据资料。
五、用SPSS进行卡方检验
内容
一、2×2列联表的独立性检验 二、R×K列联表的独立性检验 三、适合性检验
一、教学目的、要求： 1. 掌握SPSS中进行X2检验分析的基本命令与操作； 2. 理解用SPSS进行X2检验分析所得结果的含义； 3. 了解X2检验的基本原理。
二、本节重点、难点: 1. SPSS中进行X2检验分析的基本命令与操作； 2. SPSS进行X2检验分析所得结果的含义。
SPSS卡方检验的详细解读
SPSS卡方检验的详细解读一、基本概念：卡方检验（一）定义卡方检验主要用于研究定类与定类数据之间的差异关系。
一般使用卡方检验进行分析的目的是比较差异性。
例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况。
（二）卡方值卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。
卡方值的大小与样本量（自由度）有关。
一般来说，卡方值越大越好，但并不准确。
比如5000和5010的差异为10；40和50的差异为10，明显后者差异更大。
最终查看卡方值对应的p 值更准确。
二、卡方检验分类（一）方法分类SPSSAU系统中，卡方检验分为【通用方法】中的交叉卡方，以及【医学/研究】模块中的卡方检验、配对卡方、卡方拟合优度、分层卡方五类。
（二）方法对比（1）交叉卡方适用于大部分场景之中，满足大部分用户需求，使用频率高，仅使用Pearson卡方，不支持加权数据。
交叉卡方仅输出一个交叉卡方分析结果如下图：可以看到卡方值为16.667，p =0.000<0.01，所以不同地区的饮食习惯情况呈现出显著性差异。
（2）卡方检验适用于实验医学研究方向，专业性更强，使用频率高。
从上表可知，利用卡方检验(交叉分析)去研究减肥方式对于胆固醇水平共1项的差异关系【独立性】，不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项呈现出显著性(p <0.05)。
总结可知：不同减肥方式样本对于胆固醇水平全部均呈现出显著性差异。
①Pearson卡方、yates校正卡方、Fisher卡方三类卡方，具体选择标准如下图上表格为卡方检验的中间过程值，由于本案例数据为3*2格式，且1 <=E<5 格子的比例大于20%（此处为33.33%），因而最终选择使用yates校正卡方值。
【特别备注： Pearson卡方和yates校正卡方完全相同是正常现象，多数情况下二者完全相等】②加权数据数据格式如下③效应量指标（研究差异幅度情况，效应量值越大说明差异幅度越大，通常情况下效应量小、中、大的区分临界点分别是 0.20，0.50 和 0.80）卡方检验时,通常有5个指标均可表示效应量大小，区别在于使用场合不一样，选择标准如下图：上表格为效应量指标，由于本案例数据为3*2格式，所以使用Cramer V 研究差异幅度情况。
SPSS卡方检验具体操作
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7
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四、分层卡方检验：数据输入
四、分层卡方检验：指定频数变量
四、分层卡方检验：按某一变量分层
四、分层卡方检验：统计方法选择
四、分层卡方检验：结果解读（一）
四、分层卡方检验：结果解读（二）
四、分层卡方检验：结果解读（三）
结束语
行列表卡方检验要求理论频数不宜太小， 否则就会导致分析的偏倚。
做出矽肺分级诊断，结果如下表，请问他
们的诊断结果是否基本一致，诊断水平有
无差别。
医生乙诊断结果
Ⅰ级 Ⅱ级 Ⅲ级 合计
医
Ⅰ级
生
甲
Ⅱ级
诊
断
Ⅲ级
结
果
合计
32
15
0
47
1
54
12
67
0
7
45
52
33
76
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三、配对卡方检验：数据输入
三、配对卡方检验：指定频数
三、配对卡方检验：进行配对卡方检验
三、配对卡方检验：统计方法选择
标量，对总体统计指标量进行估计。
假设检验：又称显著性检验，是指由样本间存在的差别对
样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
定性资料的假设检验：行×列表卡方检验
基本思想：检验实际频数和理论频数的差别是否由抽样误 差引起，也就是由样本率或样本构成比来推断总体率或总 体构成比。
行×列表的简单形式是：四格表；当行和或列大于2时， 统称行×列表，或R×C表。
卡检验的基本公式： 2
=
AT
2
T
A：表示实际频数，即实际观察到的例数。T：理论频数，即如果假
最新《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第7章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第7章SPSS的非参数检验1、为分析不同年龄段人群对某商品满意程度的异同，进行随机调查收集到以下数据：满意程度年龄段青年中年老年很不满意126 297 156不满意306 498 349满意88 61 75很满意27 17 44请选择恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据，分析不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。
卡方检验步骤：（1）数据→加权个案→对“人数”加权→确定（2）分析→描述统计→交叉表格→行：满意度;列：年龄→Statistics→如图选择→确定满意程度 * 年龄交叉表计数年龄总计青年中年老年满意程度很不满意126 297 156 579 不满意306 498 349 1153满意88 61 75 224很满意27 17 44 88 总计547 873 624 2044卡方检验值自由度渐近显著性（双向）皮尔逊卡方66.990a 6 .000似然比(L) 68.150 6.000线性关联.0081.930McNemar-Bowker 检验. ..b有效个案数2044a. 0 个单元格 (0.0%) 具有的预期计数少于 5。
最小预期计数为 23.55。
b. 仅为 PxP 表格计算（其中 P 必须大于 1）。
因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，不同年龄度对该商品满意程度不一致。
2、利用第2章第7题数据，选择恰当的非参数检验方法，分析本次存款金额的总体分布与正态分布是否存在显著差异。
单样本K-S检验分析→非参数检验→旧对话框→1-样本-K—S…→选择相关项：本次存款金额[A5] →确定结果如下：单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验本次存款金额数字282正态参数a,b平均值4738.09标准偏差10945.569最极端差分绝对.333正.292负-.333检验统计.333渐近显著性（双尾）.000ca. 检验分布是正态分布。
spss卡方检验
spss卡方检验SPSS卡方检验SPSS（统计软件包 for the Social Sciences）是一种功能强大的统计软件，在社会科学、商业智能和市场调研等领域得到广泛应用。
其中，卡方检验是SPSS中常用的统计方法之一。
本文将介绍SPSS 中使用卡方检验进行数据分析的基本步骤、原理和注意事项。
一、卡方检验的基本概念卡方检验，又称为卡方拟合优度检验，用于比较观察样本与理论预期分布之间的差异。
它基于卡方统计量，可以用于分析分类数据的关联性和独立性。
卡方检验的结果可以帮助研究人员判断观察数据与理论模型之间的差异程度以及独立性。
二、SPSS中进行卡方检验的步骤1. 收集数据并导入到SPSS中。
2. 在SPSS中选择“分析”菜单，点击“描述统计”下的“交叉表”。
3. 在交叉表对话框中，选择需要比较的两个变量。
4. 点击“统计”按钮，选择“卡方”选项。
5. 点击“继续”按钮，然后点击“OK”按钮生成交叉表结果。
三、SPSS卡方检验的原理SPSS中的卡方检验基于卡方统计量，该统计量用于衡量观察值与理论期望值之间的差异。
卡方统计量的计算公式如下：\\[ X^2 = \\sum \\frac{(O-E)^2}{E} \\]其中，O表示观察值，E表示理论期望值。
卡方统计量服从自由度为(k-1) × (m-1)的卡方分布，其中k表示列数，m表示行数。
通过计算卡方统计量，可以得到卡方值和P值。
如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则认为观察值与理论期望值存在显著差异，拒绝原假设。
四、卡方检验的应用场景卡方检验通常用于以下几种情况：1. 检验分类变量之间的关联性。
例如，研究某一地区的居民性别与吸烟习惯之间的关系。
2. 检验分类变量与某一特定属性的关联性。
例如，研究某个产品的用户满意度与不同年龄段之间的关系。
3. 检验分类变量的分布是否服从某一特定的理论分布。
例如，研究某一地区的选民支持率是否符合某个政党的预期。
SPSS数据分析—卡方检验
SPSS数据分析—卡方检验卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法，根据频数值来构造统计量，是一种非参数检验方法。
SPSS中在交叉表和非参数检验中，都可调用卡方检验。
卡方检验的主要有两类应用一、拟合度检验1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致此类问题为单变量检验，首先要明确理论次数，这个理论次数是根据专业或经验已知的，原假设为观察次数与理论次数一致例】：随机抽取60名高一学生，问他们文理要不要分科，回答赞成的39人，反对的21人，问对分科的意见是否有显著的差异。
分析：如果意见没有差异，那么赞成反对的人数应该各半，即30次，因此理论次数为30例】：一周内各日患忧郁症的人数漫衍如下表所示，请检验一周内各日人们忧郁数是否满足1:1:2:2:1:1:1例】：一个骰子投掷120次，记录掷得每个点数的次数，问该骰子是否存在问题如果骰子是正常的，那么每个点数掷得的概率应该相等，操作方法和前面一样，也使用非参数检验过程，选择默认的所有类别相等卡方检验主要用于分类变量，但是也可以用于对连续变量的拟合度检验上，此类问题的基本思想是：将总体X的取值范围分成k个互不重叠的小区间A1.A2.Ak，把落入第i个小区间的样本值个数作为实际频数，所有实际频数之和等于样本容量，根据理论分布，可以算出总体X的值落入每个小区间Ai的概率Pi，于是nPi就是落入Ai的样本值的理论频数。
有了实际频数和理论频数，就可以计算卡方统计量并进行卡方检验了。
二、独立性检验独立性检验分析两变量之间是否相互独立或有无分歧，也可以在控制某种因素之后，分析两变量之间是否相互独立或有无分歧。
原假设为两变量相互独立或两变量间的相互作用没有分歧。
对于两变量一般采用列联表的形式记录观察数据，分为四格表和R*C列联表，根据卡方统计量和分类变量的类型，又衍生出一些相关系数，这在相关分析中已经讲过。
例】：为了解男女在公开场合禁烟上的态度，随机调查100名男性和80名女性。
运用SPSS进行卡方检验的步骤（Chi?Square?Test?Wit...
运用SPSS进行卡方检验的步骤（Chi Square Test Wit...卡方（x2）检验是一种用途非常广泛的假设检验方法，在对计数资料进行比较时经常用到卡方检验。
用SPSS进行卡方检验操作程序如下：1、建立数据文件。
对新手而言此步最关键。
打开软件，“新数据集”，假如是一个两列三行的数据，在Excel 中原始表可以是两列并立，共3行数字，而此时在SPSS中新数据集建成后则一般为单列6行数字（见下图2）。
在变量视图中设置变量为第一步，假如在Excel中是一个两列三行的数据，在Excel中两列题头分别为“不突出子宫”“突出子宫”，在Excel中三行分别为“粘连型”“植入型”“穿透型”，则在SPSS中需设置3个变量，第一变量名称填为“位置”，类型选“字符串”，测量选“名义”；第二变量名称填为“类型”，类型选“字符串”，测量选“名义”；第三变量名称填为“数值”，类型选“数值”，测量选“度量”；（图1）在数据视图中开始输入数据，在第一列位置下第1、2行分别输入“不突出”“突出”，第3、4行；5、6行同1、2行；在第二列类型下第1、2行输入“粘连型”，3、4行输入“ 植入型”，5、6行输入“ 穿透型”；在第三列数值下输入各类数据的具体值。
（图2）至此，数据集建立完毕。
2、单击主菜单“数据"-”加权个案“，打开加权个案对话框。
从左边源变量选择“数值”作为权变量，将其选入“频率变量：”框中，单击”确定“按钮，执行加权命令。
加权后此行数值作为个数出现，如35表示有35例；而不加权则此行数值作为单一数值，如35cm之类。
3、单击主菜单中的“分析”-“描述统计”-“交叉表”，打开对话框。
将左边源对话框中的“位置”作为行变量调入“行：”下的矩形框；“类型”作为列变量调入“列：”下矩形框。
4、单击“交叉表”对话框中的“统计量”选项，选中“卡方”，单击“继续”，返回到“交叉表”对话框。
5、单击"单元格"选项，在计数下激活“期望值”，在百分比下激活“行”，单击“继续”，返回到“交叉表”对话框。
卡方检验spss操作流程
卡方检验spss操作流程The chi-square test is a statistical method used to determine if there is a significant association between categorical variables. In SPSS, conducting a chi-square test is a relatively straightforward process. 卡方检验是一种用于确定分类变量之间是否存在显著关联的统计方法。
在SPSS中，进行卡方检验是一个相对简单的过程。
To start, you will need to have your data in SPSS and open the Data View. Once your data is open, go to the Analyze menu at the top of the screen and select "Descriptive Statistics." First, click on "Crosstabs" to open the Crosstabs dialog box. 首先，您需要在SPSS中打开数据视图。
一旦您的数据打开，转到屏幕顶部的分析菜单，然后选择“描述性统计”。
首先，点击“交叉表”以打开交叉表对话框。
In the Crosstabs dialog box, you will need to select the variables you want to analyze. This means choosing the categorical variables that you believe may be related. For example, you may want to see if there is a relationship between gender and job satisfaction. Once your variables are selected, click on the arrow button to move them into the "Row(s)" and "Column(s)" box. 在交叉表对话框中，您需要选择要分析的变量。
统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
统计分析与SPSS课后习题课后习题答案汇总(第五版)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。
●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
3、SPSS的数据集：●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。
每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。
●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。
SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。
4、SPSS的三种基本运行方式：●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。
●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。
●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写SPSS命令程序，然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。
该方式适用于大规模的统计分析工作。
●混合运行方式：是前两者的综合。
5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。
7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。
销售数据分析中的客户忠诚度分析
销售数据分析中的客户忠诚度分析在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想获得持续的发展和盈利，不仅需要不断吸引新客户，更要关注如何留住老客户并提高他们的忠诚度。
客户忠诚度是企业成功的关键因素之一，而通过对销售数据的深入分析，我们可以更好地理解客户的行为和需求，从而制定出更有效的营销策略，提高客户忠诚度。
客户忠诚度指的是客户对某个品牌、产品或服务的持续购买意愿和推荐倾向。
高忠诚度的客户不仅会频繁购买，还会积极向他人推荐，为企业带来新的客户。
相反，忠诚度低的客户则容易流失，转向竞争对手。
那么，如何通过销售数据分析来评估客户忠诚度呢？首先，我们可以从客户的购买频率入手。
购买频率是衡量客户忠诚度的一个重要指标。
如果客户在一段时间内频繁购买企业的产品或服务，说明他们对企业的满意度较高，忠诚度也相对较高。
通过对销售数据的统计，我们可以计算出每个客户的平均购买频率，并将其与行业平均水平进行对比。
例如，在电商行业，如果一个客户在一年内购买了同一家店铺的商品超过五次，那么可以认为这个客户具有较高的忠诚度。
其次，客户的购买金额也是一个重要的考量因素。
客户在每次购买中花费的金额越大，通常意味着他们对产品或服务的认可度越高，忠诚度也可能更强。
通过分析客户的购买金额分布，我们可以了解到哪些客户是我们的高价值客户，哪些是低价值客户。
对于高价值客户，我们可以提供更加个性化的服务和优惠，以进一步提高他们的忠诚度。
除了购买频率和金额，客户的购买周期也能反映出忠诚度的高低。
购买周期短的客户，往往对产品或服务有较高的依赖度和需求，忠诚度相对较高。
而购买周期长的客户，可能对产品或服务的兴趣逐渐降低，忠诚度存在下降的风险。
通过对购买周期的分析，企业可以及时采取措施，如推出新产品、开展促销活动等，来重新激发客户的购买欲望。
客户的重复购买率也是评估忠诚度的关键指标之一。
重复购买率指的是在一定时间内再次购买的客户占总客户数的比例。
如果重复购买率较高，说明企业的产品或服务能够满足客户的需求，客户对企业有一定的信任和依赖。
第7章SPSS卡方查验和顾客忠诚度分析
第7章 SPSS卡方查验与顾客忠诚度分析什么是客户忠诚？从广义上讲，咱们能够如此来明白得客户的忠诚：客户长期锁定于你的公司，利用你的产品，而且在下一次购买类似产品时还会选择此公司。
客户忠诚只是一个定性的指标，一旦人们希望看到或要取得本公司的客户忠诚指标时候，就显现了客户忠诚度的概念，客户忠诚度确实是用来衡量客户忠诚的一个数量指标。
客户忠诚度意味着客户不断地回来找你，来购买你的产品或效劳，即便你没有最好的产品、最低的价钱或最快的交付手腕。
你如何来讲明这种看上去不合情理的客户行为？很简单：良好的关系。
良好的关系成立在一段时刻内的同客户发生的所有交互行为之上，它带来了价值和明显的企业收益。
客户取得的全数价值不仅包括了他们取得的产品或效劳，也取得该产品或效劳的方式。
那些能将两方面都做得专门好的企业常常是其专业领域的佼佼者，他们取得更多的市场份额和利润。
7.1 卡方查验概述2查验是利用随机样本的散布与某种特定散布拟合程度的查验，也确实是查验观看频数与理论频数之间的紧密程度，经常使用于离散变量的散布查验。
卡方查验最常间的用途确实是考察无序分类变量各水平在两组或多组之间的散布是不是一致。
事实上，除那个用途之外，卡方查验还有更普遍的应用。
具体而言，其用途要紧包括以下几个方面。
1）查验某个持续变量的散布是不是与某种理论散布相一致。
如是不是符合正态散布、是不是服从均匀散布、是不是服从Poisson散布等。
2）查验某个分类变量显现的概率是不是等于指定概率。
如在36选7的彩票抽奖中，每一个数字显现的概率是不是各为1/36；掷硬币时，正反两面显现的概率是不是均为0.5。
3）查验某两个分类变量是不是彼此独立。
如性别（二分类变量：男、女）是不是有利用不同（二分类变量：是、否）有关；产品原料种类（多分类变量）是不是与产品合格（二分类变量）有关。
4）查验操纵某种或某几种分类因素的作用以后，另两个分类变量是不是彼此独立。
如在上例中，操纵性别、年龄因素阻碍以后，抽烟是不是和呼吸道疾病有关；操纵产品加工工艺的阻碍后，产品原料类别是不是与产品合格有关。
数据分析揭示客户忠诚度
数据分析揭示客户忠诚度数据分析揭示客户忠诚度数据分析在现代商业运营中扮演着至关重要的角色。
通过收集、处理和解读大量的客户数据，企业能够更好地了解客户行为和需求，从而制定相应的市场策略和服务方案。
客户忠诚度是企业成功的关键之一，本文将通过数据分析揭示客户忠诚度的重要性以及相关的解决方案。
1. 忠诚度的定义客户忠诚度是指客户对某一品牌或企业的长期信赖和持续购买行为。
忠诚客户不仅对品牌保持较高的满意度，还帮助企业宣传和推广，同时对竞争对手的产品不易受到诱惑或替换。
因此，忠诚客户是企业实现可持续发展和增加市场份额的关键。
2. 数据分析的重要性数据分析可以帮助企业获取客户行为和喜好的关键信息，进而识别和了解忠诚客户的特征和动机。
通过运用数据分析技术，企业可以定量评估客户的忠诚度，并针对性地制定相应的营销和服务策略。
3. 揭示忠诚度的关键指标在数据分析中，有几个关键指标可以帮助我们揭示客户的忠诚度。
首先是购买频率，即一个客户在一段时间内购买特定产品或服务的次数。
购买频率较高的客户往往更具有一定的忠诚度。
其次是购买金额，即客户在每次购买中花费的金额。
购买金额较高的客户可能更具有忠诚度，因为他们愿意投入更多的资源来购买所信任的品牌或企业的产品或服务。
此外，还可以分析客户留存率、回购率以及客户对品牌的口碑等指标来全面评估客户的忠诚度。
4. 建立客户忠诚度模型建立客户忠诚度模型是数据分析的重要步骤之一。
通过对历史数据的分析和建模，可以预测客户的忠诚度，进而制定相应的营销策略。
常用的客户忠诚度模型包括RFM模型（Recency-Frequency-Monetary）、CLV模型（Customer Lifetime Value）以及回归分析等。
这些模型提供了客户的各个维度的评估标准，为企业定制个性化的营销策略提供了重要依据。
5. 提高客户忠诚度的策略数据分析可以为企业提供改善客户忠诚度的策略和建议。
根据数据分析的结果，企业可以实施一些针对性的举措，如提高产品的质量和服务的水平，提供个性化的推荐和定制化服务，进行定期的客户关怀和沟通等。
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第7章 SPSS卡方检验与顾客忠诚度分析什么是客户忠诚？从广义上讲，我们可以这样来理解客户的忠诚：客户长期锁定于你的公司，使用你的产品，并且在下一次购买类似产品时还会选择此公司。
客户忠诚只是一个定性的指标，一旦人们希望看到或要得到本公司的客户忠诚指标时候，就出现了客户忠诚度的概念，客户忠诚度就是用来衡量客户忠诚的一个数量指标。
客户忠诚度意味着客户不断地回来找你，来购买你的产品或服务，即便你没有最好的产品、最低的价格或最快的交付手段。
你如何来解释这种看上去不合情理的客户行为？很简单：良好的关系。
良好的关系建立在一段时间内的同客户发生的所有交互行为之上，它带来了价值和明显的企业收益。
客户获得的全部价值不仅包括了他们获得的产品或服务，也获得该产品或服务的方式。
那些能将两方面都做得很好的企业常常是其专业领域的佼佼者，他们获得更多的市场份额和利润。
7.1 卡方检验概述2检验是利用随机样本的分布与某种特定分布拟合程度的检验，也就是检验观察频数与理论频数之间的紧密程度，常用于离散变量的分布检验。
卡方检验最常间的用途就是考察无序分类变量各水平在两组或多组之间的分布是否一致。
实际上，除了这个用途之外，卡方检验还有更广泛的应用。
具体而言，其用途主要包括以下几个方面。
1）检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布相一致。
如是否符合正态分布、是否服从均匀分布、是否服从Poisson分布等。
2）检验某个分类变量出现的概率是否等于指定概率。
如在36选7的彩票抽奖中，每个数字出现的概率是否各为1/36；掷硬币时，正反两面出现的概率是否均为0.5。
3）检验某两个分类变量是否相互独立。
如性别（二分类变量：男、女）是否有使用差异（二分类变量：是、否）有关；产品原料种类（多分类变量）是否与产品合格（二分类变量）有关。
4）检验控制某种或某几种分类因素的作用以后，另两个分类变量是否相互独立。
如在上例中，控制性别、年龄因素影响以后，吸烟是否和呼吸道疾病有关；控制产品加工工艺的影响后，产品原料类别是否与产品合格有关。
5）检验某两种方法的结果是否一致。
如采用两种诊断方法对同一批人进行诊断，其诊断结果是否一致；采用两种方法对客户进行价值类别预测，预测结果是否一致。
7.2 卡方检验（2χ检验）通过本次实验我们可以理解2χ检验并知道2χ检验在市场营销中的适用范围，了解顾客的忠诚度分析，掌握2χ检验的方法和步骤，并能够在SPSS中实现实验内容的数据分析，并给出较为合理的解释。
2χ检验是以2χ分布为基础的一种常用假设检验方法，主要用于分类变量，根据样本数据推断总体的分布与期望分布是否有显著差异，或推断两个分类变量是否相互关联或相互独立。
它的原假设是：H0：观察频数与期望频数没有差别2χ检验的基本思想是：首先假设H0成立，基于此前提计算中2χ值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。
根据2χ分布，2χ统计量，以及自由度可以确定H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P。
如果P值很小，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝原假设，表示比较资料之间有显著差异；否则就不拒绝原假设，尚不能认为样本代表的实际情况和理论假设有差别。
7.2.1 案例一问题有些现象表明女性比男性更容易跟换用品品牌，即认为男性对品牌的忠诚度不同于女性。
但是也有些人认为男性与女性对品牌的忠诚度是一样的。
哪种说法才是正确的呢？这一问题可以看成是比较两个性别组的忠诚度是否相同，也可以看成是两个分类变量的独立性检验，相应的检验假设为：H0：性别与忠诚度独立，或男性与女性的忠诚度没有差别H1：性别与忠诚度不独立，或男性与女性的忠诚度有差别7.2.2 案例一操作打开SPSS 20.0，在其窗口中选择菜单【文件】→【打开】→【数据】，打开（文件名称：Book\第七章\loyal.sav）数据表。
文件包括性别（定类尺度）及结果（定类尺度）。
选择【分析】→【描述统计】→【交叉表】弹出交叉表检验对话框，将变量“gender”选入行列表，将“result”选入列列表，如图7—1所示。
图7-1 “交叉表检验”对话框单击精确按钮，弹出精确检验子对话框，如图7-2所示。
精确检验对话框提供的是一些只有在非参数检验中才会用到的选项，用于选择计算非参数检验统计量对应的 值方法。
这里选择默认的仅渐进法。
图7-2 “交叉表：精确检验”子对话框仅渐进法：适用于较大样本或样本服从渐进分布；Monte Carlo（M）：适用于数据不满足渐进分布；精确计算法：计算量较大，适用于小样本；单击“继续”返回到主对话框，单击“统计量”按钮，弹出“统计量”子对话框，选择进行交叉表分析的方法，如图7-3所示。
图7-3 “交叉表：统计量”子对话框单击“继续”按钮返回到交叉表主对话框，单击“确定”按钮执行操作，得到输出结果。
7.2.3 案例一结果分析SPSS输出结果见表7-1至表7-2。
表7-1分别给出了变量男性、女性各取值的观察频数。
表7-2 卡方检验值df 渐进 Sig. (双侧) 精确 Sig.(双侧)精确 Sig.(单侧)Pearson 卡方 6.133a 1 .013连续校正b 5.118 1 .024似然比 6.304 1 .012Fisher 的精确检验.018 .011 线性和线性组合 6.084 1 .014有效案例中的 N 126a. 0 单元格(0.0%) 的期望计数少于 5。
最小期望计数为 13.78。
b. 仅对 2x2 表计算表7-2即为2χ检验结果表。
在第一行，它依次给出了Pearson 卡方统计量，自由度以及统计量相应的近似概率（即近似P值）。
本例中，2χ=6.133，精确双边检验的P值为0.018小于0.05的显著性水平，拒绝原假设，接受备择假设，即就此数据来说，可以非常大的把握说性别与忠诚度不独立，男性更容易更换品牌，对产品的忠诚度低于女性。
7.2.4 案例二问题本次实验采用的是男女消费者使用程度上的差异的数据，分析男女顾客对本产品的忠诚度分析。
所建立的原假设是：男性与女性消费者在使用程度上无显著差异。
其中，“性别”变量的1代表男性，2代表女性。
“使用类别”变量的1、2、3分别代表轻度使用、中度使用、重度使用。
7.2.5 案例二操作打开SPSS 20.0，在其窗口中选择菜单【文件】→【打开】→【数据】，打开（文件名称：Book\第七章\Chi Square.sav）数据表。
文件包括性别（定类尺度）及使用类别（定类尺度）。
选择【分析】→【描述统计】→【交叉表】弹出交叉表检验对话框，将变量“性别”选入行列表，将变量“使用类别”选入列列表，如图7—4所示。
图7-4 “交叉表”对话框其他选项同上例题操作，单击“继续”按钮返回到交叉表主对话框，单击“确定”按钮执行操作，得到输出结果。
7.2.6 案例二结果分析SPSS输出结果见表7-3至表7-4。
表7-3分别给出了变量男性、女性各取值的实际观察频数。
表7-3 性别频数表使用类别合计轻度使用中度使用重度使用男性10 17 7 34性别女性10 12 9 31合计20 29 16 65表7-4 卡方检验值df 渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方.976a 2 .614似然比.979 2 .613线性和线性组合.091 1 .763有效案例中的 N 65a. 0 单元格(0.0%) 的期望计数少于 5。
最小期望计数为7.63。
表7-4即为2 检验结果表。
在第一行，它依次给出了Pearson 卡方统计量，自由度以及统计量相应的近似概率（即近似P值）。
本例中，渐进双边检验的P 值为0.614远大于0.05的显著性水平，接受原假设，即就此数据来说，可以非常大的把握说性别与忠诚度独立，男性与女性消费者在使用程度上无差异，即认为男性与女性消费者的忠诚度无显著差异。
7.2.7 求取卡方检验的另一例题客户忠诚度是企业品牌的重要反映，对企业意义重大。
通过SPSS软件对市场调查数据进行卡方检验可以帮助营销人员做出正确的营销决策，了解顾客的忠诚度，以满足客户的需求和期望为目标，有效地消除和预防客户的抱怨和投诉、不断提高客户满意度，促使客户的忠诚，在企业与客户之间建立起一种相互信任、相互依赖的“质量价值链”。
为了进一步说明SPSS中卡方检验在分析顾客忠诚度时的应用，我们再给出一例。
7.2.8 案例三问题本次实验采用的是男、女顾客消费额的数据，所建立的原假设是：男性与女性顾客在消费额上无显著差异。
其中，“性别”变量的0代表男性，1代表女性。
7.2.9 案例三操作打开SPSS 20.0，在其窗口中选择菜单【文件】→【打开】→【数据】，打开（文件名称：Book\第七章\顾客.sav）数据表。
文件包括编号（定序数据）、性别（定类尺度）及消费额（定距尺度）。
选择【分析】→【非参数检验】→【旧对话框】→【卡方】弹出卡方检验对话框，将变量“性别”和“消费额”选入检验变量列表（T），如图7—5所示。
图7-5 “卡方检验”对话框期望全距：选择参与检验的变量取值范围。
这里选中默认的从数据中获取按钮，即所有变量取值都参与检验。
期望值：设置变量各取值的理论概率。
其中，选项所有类别相等表示变量取各个取值的概率相等，即变量服从均匀分布；值选项允许用户自己设置变量取值的理论概率。
这里选择默认选项。
单击精确按钮，弹出精确检验子对话框，如图7-6所示。
精确检验对话框提供的是一些只有在非参数检验中才会用到的选项，用于选择计算非参数检验统计量对应的 值方法。
这里选择默认的仅渐进法。
图7-6 “精确检验”子对话框仅渐进法：适用于较大样本或样本服从渐进分布；Monte Carlo（M）：适用于数据不满足渐进分布；精确计算法：计算量较大，适用于小样本；单击“继续”返回到主对话框，单击“选项”按钮，弹出“选项”子对话框，如图7-7所示，用于设置输出的描述性统计量以及缺失值的处理方式。
图7-7 “卡方检验：选项”子对话框统计量选项栏：描述性选项表示输出变量的均值、标准差、最大值、最小值等统计量；四分位数则表示输出四分位数；缺失值选项栏：按检验排除个案选项表示仅将参与检验的变量中有缺失值的观测排除；按列表排除个案表示全部变量中只要有一个变量存在缺失值，则该观测变量将被排除。
这里选择描述性多选按钮，单击“继续”，“确定”执行操作，得到输出结果。
7.2.10 案例三结果分析SPSS输出结果见表7-5至表7-7。
表7-5、7-6分别给出了性别变量以及消费额变量的各取值的实际观察频数、理论频数以及两者之差。
表7-5 性别频数表观察数期望数残差男性68 45.0 23.0女性22 45.0 -23.0总数90表7-6 销费额统计表表7-7分别给出了2统计量、自由度以及统计量对应的P值。